Matlab增量式PID算法仿真

Matlab增量式PID算法仿真 ，包含m文件和simulink仿真文件，希望对大家有帮助

    %设一被控对象G（s）=50/（0.125s^2+7s）  
    %用增量式PID控制算法编写仿真程序  
    %（输入分别为单位阶跃、正弦信号，采样时间为1ms，控制器输出限幅：[-33]  
    %  仿真曲线包括系统输出及误差曲线）。  
     
    ts=0.001;                 %采样时间  
    sys=tf（50[0.1257 0]）; %tf是传递函数  即被控对象函数G（）;  
    dsys=c2d（systs‘z‘）;    %把控制函数离散化取Z变换n阶定常离散系统差分方程
                                %在零初始条件下取Z变换：
                                %dsys即Y（z）/U（z）
    [numden]=tfdata（dsys‘v‘）;% 离散化后提取分子、分母    
    u_1=0.0;  
    u_2=0.0;  
    y_1=0.0;  
    y_2=0.0;  
    x=[000]‘;  
    error_1=0;  
    error_2=0;  
    %核心代码
    
    for k=1:1:1000  
    time（k）=k*ts;                        %采样次数  
    S=1;  
    if S==1                         %阶跃输入
        kp=6.5;ki=0.1;kd=1;             %初始化PID    
        rin（k）=1;                    %Step Signal   
    elseif S==2                     %正弦输入
        kp=10;ki=0.1;kd=15;             
        rin（k）=0.5*sin（2*pi*k*ts）;    %Sine Signal     即实际输入      
    end 
    
    du（k）=kp*x（1）+kd*x（2）+ki*x（3）;      %PID Controller   控制系数    
    u（k）=u_1+du（k）;                     %真正的PID输出应该为du+前一时刻的输出
    if u（k）>=3         
       u（k）=3;  
    end  
    if u（k）<=-3  
       u（k）=-3;  
    end  
     
    %Linear model 难点就是把传递函数转化为差分方程，以实现PID控制。 
    yout（k）=-den（2）*y_1-den（3）*y_2+num（2）*u_1+num（3）*u_2;          %实际输出 num为dsys分子多项式系数，den为dsys分母多项式系数，从n阶定常离散系统差分方程变化来的。
    error（k）=rin（k）-yout（k）;                                       % 误差 输入-输出 
    u_2=u_1;                                                       %保存上上次输入   为下次计算  
    u_1=u（k）;                                                      %保存上一次控制系数   为下次计算  
    y_2=y_1;                                                       %保存上上次次输出   为下次计算  
    y_1=yout（k）;                                                   %保存上一次输出   为下次计算  
    
    x（1）=error（k）-error_1;                                         %KP的系数  
    x（2）=error（k）-2*error_1+error_2;                               %KD的系数  
    x（3）=error（k）;                                                 %KI的系数
    error_2=error_1;                                                %上次的变上上次误差
    error_1=error（k）;                                               %这次的变上次的误差
    end 
    
           
    figure（1）;  
    plot（timerin‘b‘timeyout‘r‘）;                        %输入 和实际控制输出  
    xlabel（‘time（s）‘）ylabel（‘rinyout‘）;   
   figure（2）;  
    plot（timeerror‘r‘）                                     %时间误差输出曲线  
    xlabel（‘time（s）‘）;ylabel（‘error‘）;  

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       15284  2018-04-06 10:53  PIDsimulikn.slx
     文件        2859  2018-04-05 21:29  Incremental PID.m